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Cómo distinguir imágenes con la ayuda de la Ciencia de Datos

Cómo distinguir imágenes con la ayuda de la Ciencia de Datos
#Tecnología
#Otros
1 de ago - min de lectura


Data Science 3- Digital HouseConcluyó el programa de Data Science impartido durante el primer semestre del año en Digital House y, como es habitual, los alumnos presentaron sus proyectos integradores. En este sentido, Amanda Delgado Rocke y Florencia Kabas trabajaron en el desarrollo de un sistema para el análisis de imágenes. Básicamente, apelaron al machine learning, esto es, crear un sistema que aprenda automáticamente para que detecte y clasifique imágenes con nieve, de aquellas no nevadas. “Corroborar el tipo de foto en base a datos binarios. De esta manera, teníamos dos tipos de clasificaciones: imágenes nevadas e imágenes sin nieve con el objetivo de identificar paisajes del primer tipo. Para eso, el desafío inicial fue trabajar con fotos disponibles en internet y convertirlas en datos”, explicaron las estudiantes.   A tal fin utilizaron el motor de búsqueda Bing, de Microsoft, para realizar el scrapeo, es decir, enfocarse en una búsqueda determinada para recolectar datos no estructurados. “Consideramos que para esta labor Bing es mejor que Google porque es más flexible. Además, apelamos al uso de imágenes disponibles sin costo. Así es como obtuvimos un DataSet con 1450 imágenes etiquetas”, ilustraron. El DataSet es una representación de datos residente en memoria que proporciona una modelo de programación relacional coherente independientemente del origen de datos que contiene. Data Science- Digital House Como las imágenes eran de distintos formatos decidieron convertirlas a RGB, y luego le asignaron un código a cada tipo de color. De esta manera obtuvieron miles de columnas según la cantidad de colores de las imágenes. Para simplificar el trabajo apelaron a la variable de saturación, esto es, el colorido de una imagen. Así es como un color muy saturado tiene un color intenso, mientras que un color menos saturado parece más descolorido y gris; y sin saturación, un color se convierte en un tono grisáceo. Con posterioridad, redimensionaron las imágenes para que todas tengan el tamaño y orientación para poder compararlas. Como resultado, pudieron disminuir los cientos de columnas del DataSet a solo 512.   Métodos Con ese DataSet utilizaron dos métodos para proseguir con el trabajo: vecinos cercanos y árboles de decisión. El primero detecta imágenes nevadas en función de las imágenes cercanas, por eso es un método por comparación. En tanto, en el segundo, es un algoritmo el que busca variables que le provean de información y así toma decisiones para agrupar solo a las imágenes nevadas. “Con esta metodología obtuvimos un nivel de acierto del 70%, por eso pensamos en otra alternativa para elevar el porcentaje, que fue optimizado al 82% a través de grid search y random forest que lograron elevar el rendimiento de nuestro algoritmo”, detallaron. Grid search hace búsquedas de parámetros y valores que entran en el modelo y los prueba para decidir al mejor combinación posible, mientras que random forest toma un modelo, lo repite muchas veces y lo compara, en este caso con muchas otras imágenes para definir. Data Science2- Digital House Data Science 2- Digital House Para concluir, las alumnas expresaron al resto de los alumnos que luego presentaron otros 10 proyectos: “Con esta realización de este proyecto nos dimos cuenta que queremos seguir avanzando en el campo del procesamiento de imágenes en base al análisis de datos no estructurados”.

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Últimas tendencias globales en redes sociales

Si hay algo dinámico es el comportamiento de empresas y usuarios en redes sociales. Por este motivo, las personas que desean desarrollar sus habilidades de marketing digital deben seguir el pulso a lo que sucede en este campo. Al respecto, el quinto informe anual de Hootsuite sobre las últimas tendencias globales en redes sociales, que es un informe basado en una encuesta realizada a 11.189 especialistas en marketing durante el tercer trimestre de 2020, señala hallazgos que valen la pena tener en cuenta al momento de plantear una estrategia de marketing digital.  Por ejemplo, el 60% de las empresas planean aumentar su presupuesto de Instagram, y casi la mitad planea hacer lo mismo para Facebook, YouTube y LinkedIn. Por el contrario, a pesar de todo el bombo publicitario de TikTok, no ha aumentado su importancia en cuanto a inversión. Los especialistas en marketing siguen muy de cerca dónde se produce el crecimiento de usuarios. Instagram agregó la mayor cantidad de nuevos usuarios entre julio y septiembre de 2020, publicando cifras de crecimiento aún más importantes que Facebook. El alcance publicitario de Instagram creció un 7,1% en el último trimestre, más de tres veces por encima de Facebook con un 2,2%.  Algo interesante es que, para los expertos en marketing que no invierten en anuncios, Twitter y Pinterest son las formas más efectivas para publicitarse.   Para saber cómo usar de forma profesional las redes sociales, una buena idea es tomar un curso corto, a distancia y en base a la práctica de marketing digital, que te permitirá ponerte productivo de inmediato.  

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¿Por qué siendo diseñadora gráfica has decidido estudiar Diseño UX? Decidí capacitarme en esta disciplina porque estaba trabajando como diseñadora gráfica pero quería cambiar de trabajo. Mientras estaba en la búsqueda laboral, me di cuenta que casi no había posiciones abiertas para los diseñadores gráficos, pero sí para los diseñadores UX, por lo que me di cuenta que tenía que actualizar mi perfil profesional enfocándolo a lo digital, de ahí que decidí estudiar Diseño UX.   ¿Y cómo continuó tu carrera laboral? Conseguí empleo como Diseñadora UX para un proyecto freelance, y también obtuve otro empleo de lo mismo para una empresa que está en el exterior. ¿Aplicas en tus trabajos lo aprendido en el curso? Sí, en el curso vimos muchísimas herramientas técnicas que incorporo en mi trabajo. También aprendimos mucho en un taller de asesoramiento profesional para superar entrevistas laborales y optimizar el CV, entre otros detalles, y también puse en práctica estos conocimientos para obtener mis trabajos. Incluso también aprendimos a trabajar en equipo, y eso también estuvo bueno. ¿Recomendarías estudiar en Digital House? Sí, porque el curso de Diseño UX es muy completo e intenso. No hay contenido de relleno y no se pierde el tiempo. Los profesores son genios. Todos son muy capaces y humanos. Incluso tienen disponibilidad fuera del horario de clases para despejar dudas. Algo fundamental es que a los contenidos del curso los actualizan semestre a semestre, y eso es muy bueno para los alumnos.